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Python+OpenCV之图像梯度详解_python_脚本之家

1.2 横向Sobel算子 采用上述公式中的 G x G_{x} Gx​滤波器扫描整张图,提取了左右两边有梯度差的位置,但是横向看圆的上顶端和下顶端的梯度不明显所以呈现图片如下上下端为虚线的圆。 1 2 sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3) cv_show(sobelx, 'sobelx') 结果如下: 白-黑是...
www.jb51.net/article/2640...htm 2024-6-2

Python实现边缘提取的示例代码_python_脚本之家

Sobel算子是典型的基于一阶导数的边缘检测算子,由于该算子中引入了类似局部平均的运算,因此对噪声具有平滑作用,能很好的消除噪声的影响。Sobel算子对于像素的位置的影响做了加权,因此与Prewitt算子相比效果更好。 Sobel算子包含两组3x3的矩阵,分别为横向及纵向模板,将之与图像作平面卷积,即可分别得出横向及纵向的亮度差分...
www.jb51.net/article/2485...htm 2024-6-3

python中的opencv 图像梯度_python_脚本之家

在离散的空间上,有很多方法可以用来计算近似导数,在使用3×3的Sobel算子时,可能计算结果并不太精准。 OpenCV提供了Scharr算子,该算子具有和Sobel算子同样的速度,且精度更高。 可以将Scharr算子看作对Sobel算子的改进,其核通常为: OpenCV提供了函数cv2.Scharr()来计算Scharr算子,其语法格式如下: 1 dst=cv2.Scharr...
www.jb51.net/article/2501...htm 2024-6-2

Pytorch 实现sobel算子的卷积操作详解_python_脚本之家

conv_op=nn.Conv2d(1,1,3, bias=False) # 定义sobel算子参数 sobel_kernel=np.array([[-1,-1,-1], [-1,8,-1], [-1,-1,-1]], dtype='float32') #将sobel算子转换为适配卷积操作的卷积核 sobel_kernel=sobel_kernel.reshape((1,1,3,3)) # 给卷积操作的卷积核赋值 conv_op.weight.data=...
www.jb51.net/article/1782...htm 2024-5-27

python进行图像边缘检测的详细教程_python_脚本之家

1、Roberts算子 2、Prewitt算子 3、Sobel算子 Sobel算子检测到的边缘相比于Roberts算子的检测结果要连续一些,并且对于图像的细节检测能力更好,且Sobel边缘检测器引入了局部平均,对噪声的影响比较小,效果较好。 4、Canny算子 Canny得到的检测结果优于Roberts、Sobel算子的检测结果,边缘细节更丰富,边缘定位准确连续性较好,虚...
www.jb51.net/article/2797...htm 2024-6-3

python通过robert、sobel、Laplace算子实现图像边缘提取详解_python_脚...

这篇文章主要介绍了python通过robert、sobel、Laplace算子实现图像边缘提取详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下实现思路:1,将传进来的图片矩阵用算子进行卷积求和(卷积和取绝对值)2,用新的矩阵(与原图一样大小)去接收每次的卷积和的值...
www.jb51.net/article/1681...htm 2024-5-16

openCV入门学习基础教程第二篇_python_脚本之家

ksize是Sobel算子的大小 cv2.CV_64F处理差为负数情况。 为什么只有一半呢? 我们定义的矩阵计算时是右-左,白-黑>0正常显示,黑-白<0进行了截断为0, 白到黑是正数,黑到白就是负数了,所有的负数会被截断成0,所以要取绝对值。 我们需要对其进行一下转换: 1 2 3 sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1...
www.jb51.net/article/2680...htm 2024-6-2

Python OpenCV学习之图像滤波详解_python_脚本之家

七、Sobel算子 八、Scharr算子 九、拉普拉斯算子 十、Canny算法 背景 图像滤波的作用简单来说就是将一副图像通过滤波器得到另一幅图像;明确一个概念,滤波器又被称为卷积核,滤波的过程又被称为卷积;实际上深度学习就是训练许多适应任务的滤波器,本质上就是得到最佳的参数;当然在深度学习之前,也有一些常见的滤波器...
www.jb51.net/article/2339...htm 2024-6-2

OpenCV-Python实现图像梯度与Sobel滤波器_python_脚本之家

Sobel滤波器是一种离散的微分算子,该算子结合了高斯平滑和微分求导运算。该算子利用局部差分寻找边缘,计算所得的是一个梯度的近似值。 具体的原理如下: 将Sobel滤波器与原始图像进行卷积计算,可以计算水平方向上的像素值变化情况。例如,当Sobel滤波器的大小为3*3时,水平方向偏导数的计算方式如下: ...
www.jb51.net/article/2147...htm 2024-6-2

opencv python图像梯度实例详解_python_脚本之家

# 图像梯度(由x,y方向上的偏导数和偏移构成),有一阶导数(sobel算子)和二阶导数(Laplace算子) # 用于求解图像边缘,一阶的极大值,二阶的零点 # 一阶偏导在图像中为一阶差分,再变成算子(即权值)与图像像素值乘积相加,二阶同理 defsobel_demo(image): ...
www.jb51.net/article/1794...htm 2024-5-29